Hola
a
todo
el
mundo
de
nuevo
estamos
en
la
segunda
segunda
semana
del
hackathon
bueno
al
parecer
en
la
charla
anterior
no
para
compartir
las
pantalas
o
sea
mis
mis
diapositivas
entonces
no
os
preocupéis
las
voy
a
poner
las
voy
a
o
las
voy
a
subir
como
decía
sí
que
están
las
inscripciones
abiertas
y
hoy
vamos
a
tener
los
dos
talleres
principales
del
hackathon
vale
primero
vamos
a
ver
con
gabriel
ingeniero
de
machine
learning
en
argila
como
podéis
utilizar
argila
y
distil
label
para
crear
data
sets
de
calidad
y
sobre
todo
para
entrenar
notus
vale
notus
es
una
lm
entrenada
por
argila
a
finales
de
año
2023
que
tuvo
muy
buenos
resultados
en
los
benchmarks
a
través
de
la
mejora
de
los
datos
de
entrenamiento
además
gabriel
nos
va
a
enseñar
cómo
crear
un
data
set
similar
utilizando
un
data
set
similar
a
lo
utilizado
en
el
fin
de
de
notus
utilizando
estas
dos
herramientas
que
os
comentaba
al
principio
argila
y
distil
label
entonces
bueno
ya
te
doy
doy
paso
a
gabriel
ya
estás
compartiendo
las
pantalas
todos
los
positivos
ahora
sí
entonces
bueno
podéis
publicar
vuestros
comentarios
para
gabriel
en
el
chat
de
youtube
y
al
final
del
taller
se
las
leeré
vale
entonces
bueno
muchas
gracias
gabriel
bien
venido
y
todo
tuyo
perfecto
gracias
pues
nada
como
bien
ha
dicho
maría
en
esta
charla
voy
a
estar
hablando
un
poco
sobre
notus
no
que
es
un
modelo
una
lm
que
entrenamos
en
argila
a
finales
de
año
de
2023
y
que
tuvo
muy
buenos
resultados
sobre
todo
porque
nos
centramos
en
en
analizar
los
datos
y
y
mejorarlos
y
con
ello
bueno
pues
conseguimos
muy
buenos
resultados
y
bueno
empiezo
explicando
mencionando
notus
para
ver
si
os
sirve
de
motivación
para
para
utilizar
herramientas
como
argila
y
distil
label
que
con
las
cuales
podemos
conseguir
bueno
pues
unos
data
sets
mejores
de
más
calidad
y
en
los
cual
podemos
bueno
pues
evaluar
distintos
aspectos
y
también
tener
en
consideración
otros
aspectos
como
filtrado
de
desesgos
y
demás
cosas
que
bueno
maría
ha
mencionado
en
su
anterior
charla
bueno
entonces
vamos
a
comenzar
nada
no
tus
es
una
familia
de
modelos
que
creamos
en
argila
y
donde
nos
centramos
sobre
todo
como
ya
he
dicho
en
una
en
una
mejora
a
través
del
modelo
a
través
de
la
mejora
de
los
datos
es
lo
típico
de
si
tienes
mierda
pues
puede
ser
que
entrenes
algo
que
que
sea
de
frente
pero
es
cuanto
mejor
sean
los
datos
mejor
va
a
ser
el
resultado
no
entonces
bueno
antes
de
comenzar
a
describir
un
poco
no
tus
no
quiero
recordar
un
poco
también
las
fases
de
entrenamiento
por
las
que
pasa
una
lm
entonces
bueno
tenemos
la
primera
fase
de
entrenamiento
no
en
la
cual
básicamente
se
construye
un
data
set
muy
muy
grande
haciendo
básicamente
es
creyping
de
páginas
web
de
internet
como
wikipedia
reddit
está
cover
flow
y
bueno
muchísimas
fuentes
más
y
bueno
esta
primera
frase
de
entrenamiento
es
un
entrenamiento
no
supervisado
porque
es
no
supervisado
no
hay
humanos
que
estén
etiquetando
estos
textos
que
se
tienen
de
internet
sino
que
lo
que
se
hace
es
que
se
entrenar
el
lm
metiendo
más
caras
en
los
textos
y
el
objetivo
del
modelo
entonces
es
predecir
la
palabra
que
hemos
enmascarado
y
entonces
con
esto
lo
que
se
lo
que
se
intentan
esta
primera
fase
es
que
bueno
el
modelo
aprenda
un
idioma
y
empieza
a
coger
bueno
obtenga
conocimiento
un
poco
más
generalista
no
luego
tenemos
una
segunda
fase
que
es
la
que
se
conoce
como
la
de
super
base
finetino
en
el
caso
de
de
los
elements
instrucción
finetino
y
bueno
esta
fase
sí
que
ya
tenemos
un
un
data
set
que
ha
sido
creado
por
humanos
y
bueno
etiquetado
por
humanos
o
como
veremos
más
tarde
también
puede
ser
que
sea
etiquetado
por
por
otras
lm
y
básicamente
lo
que
queremos
conseguir
en
esta
en
esta
fase
es
te
doy
una
instrucción
a
la
lm
y
queremos
una
instrucción
que
es
una
tarea
básicamente
y
queremos
que
aprenda
a
realizar
esa
tarea
no
entonces
también
le
damos
la
respuesta
para
que
aprenda
con
esto
conseguimos
que
nuestra
lm
aprenda
ciertas
tareas
o
aprenda
a
hacer
lo
que
para
lo
que
nosotros
queremosutilizarla
pero
aún
no
sigue
quedando
otra
fase
que
es
la
de
alineamiento
en
la
fase
previa
la
lm
aprendió
a
realizar
una
tarea
pero
a
lo
mejor
no
ha
aprendido
la
mejor
forma
para
hacerlo
o
de
la
forma
que
queremos
nosotros
queremos
alinearla
por
ejemplo
para
que
lo
haga
de
de
una
manera
más
honesta
o
por
ejemplo
si
es
un
chatbot
para
que
tenga
en
cuenta
que
está
hablando
con
un
humano
y
que
y
bueno
y
demás
aspectos
que
podemos
intentar
que
la
lm
aprenda
entonces
en
este
fase
básicamente
se
construyó
un
dataset
en
el
cual
a
nuestro
modelo
que
hemos
entrenado
con
super
vice
fine
tuning
básicamente
le
preguntamos
varias
veces
lo
lo
mismo
no
y
tenemos
varias
respuestas
y
luego
tenemos
un
humano
o
otra
lm
diciendo
cuál
de
cuál
de
las
respuestas
es
mejor
para
nuestro
caso
no
entonces
con
esto
conseguimos
un
un
dataset
de
preferencia
no
en
el
que
básicamente
tenemos
una
respuesta
que
es
la
elegida
y
otra
que
es
la
la
que
se
ha
rechazado
y
con
esto
pues
intentamos
que
la
lm
aprenda
esa
intención
que
nosotros
queremos
darle
y
bueno
sobre
el
alineamiento
la
primera
técnica
que
se
popularizó
para
para
alinear
la
lm
con
nuestras
preferencias
fue
el
uso
de
de
reinformer
redding
from
human
feedback
no
en
el
cual
con
los
datos
de
preferencia
que
hemos
creado
entrenamos
un
modelo
de
un
software
model
no
modelo
de
que
nos
va
a
dar
una
escora
o
una
recompensa
para
la
lm
entonces
utilizamos
la
lm
para
generar
una
respuesta
lo
pasamos
por
el
modelo
de
de
recompensa
y
este
modelo
de
recompensa
básicamente
lo
que
hace
es
darle
una
galleta
a
la
lm
y
se
ha
portado
bien
o
no
darle
nada
o
incluso
quitarle
comida
si
se
ha
portado
mal
por
así
decirlo
y
bueno
lo
único
malo
de
este
tipo
de
entrenamientos
que
es
un
poco
inestable
no
y
también
añadimos
entre
el
super
base
21
y
la
fase
de
alineamiento
como
un
paso
intermedio
que
requiere
entrenar
el
riguard
model
que
suelen
ser
pues
modelos
como
roberta
pero
bueno
ya
requiere
esa
ese
paso
de
extra
entrenamiento
entonces
lo
que
nos
dio
un
poco
la
vida
no
a
la
comunidad
o
las
ales
es
cuando
se
publicó
direct
preferencia
optimización
que
básicamente
es
un
algoritmo
que
también
utilizando
los
datos
de
preferencia
pero
sin
la
necesidad
de
entrenar
un
un
riguard
model
pues
básicamente
conseguimos
lo
mismo
esto
se
consigue
utilizando
el
modelo
que
hemos
entrenado
la
fase
2
como
modelo
de
referencia
y
lo
comparamos
con
el
modelo
del
cual
estamos
haciendo
feint
tuning
para
comparar
las
respuestas
y
mediante
una
función
de
pérdida
muy
chula
que
podéis
leer
en
el
en
el
paper
y
que
yo
no
voy
a
explicar
porque
me
tiraría
todo
el
día
y
aún
así
no
la
haría
bien
pues
se
consigue
se
consigue
esta
alineamiento
y
bueno
hoy
nos
vamos
sobre
todo
a
centrar
en
las
fases
de
super
base
fan
tuning
y
alineamiento
creas
dos
deitas
para
para
estas
dos
fases
porque
bueno
por
desgracia
la
fase
de
entrenamiento
todavía
no
es
no
podemos
hacerlo
empresas
pequeñas
o
incluso
comunidades
pequeñas
porque
bueno
requiere
requiere
muchos
recursos
que
sólo
unas
pocas
empresas
de
momento
tienen
vale
entonces
bueno
pues
os
voy
a
contar
la
historia
de
notas
ahora
y
para
empezar
a
contar
la
historia
de
notas
pues
tengo
que
empezar
a
contar
la
historia
de
de
otra
de
otra
organización
bueno
como
sabréis
a
finales
2023
mistral
bueno
finales
en
2023
mistral
e
hay
público
mistral
7b
uv
01
que
básicamente
es
un
modelo
de
7
billones
o
7000
millones
de
parámetros
si
hablamos
en
español
en
castigano
entonces
bueno
este
modelo
es
fue
pre
entrenado
con
con
datos
de
internet
como
ya
he
dicho
antes
y
fue
publicado
y
en
su
momento
pues
fue
el
mejor
modelo
pre
entrenado
de
este
tamaño
y
bueno
del
pues
han
nacido
una
infinidad
de
modelos
uno
de
los
modelos
que
han
nacido
fue
cefir
no
cefir
7b
que
básicamente
nació
de
un
experimento
de
de
un
equipo
de
havin
face
de
h4
del
cual
luiz
tostar
que
que
también
es
también
ha
estado
aquí
muchas
veces
en
somos
en
el
ep
pues
nada
lo
que
ellos
querían
hacer
es
básicamente
en
validar
que
se
podíaentrenar
a
un
modelo
con
con
dpo
y
para
eso
para
ello
preparan
este
pequeño
experimento
en
el
que
primero
hicieron
un
super
vice
21
de
utilizando
ultra
chat
que
es
un
modelo
generado
sintéticamente
utilizando
utilizando
chat
y
pt
y
después
hicieron
un
un
alineamiento
no
utilizando
dpo
la
técnica
que
mencionado
antes
y
y
ultra
feedback
que
es
otro
data
es
similar
a
ultra
chat
pero
en
el
que
tenemos
como
ya
he
dicho
antes
preferencias
no
en
una
fila
tenemos
una
una
unas
escores
que
nos
permiten
decir
si
si
una
respuesta
es
mejor
que
otra
y
bueno
con
esto
y
con
dpo
pues
conseguiron
cfir
7b
que
fue
un
modelo
pues
que
a
finales
de
2023
obtuvo
muy
buenos
resultados
en
los
benchmark
y
bueno
nosotros
en
argila
desde
vimos
todo
esto
vimos
que
había
una
tendencia
a
crear
datos
sintéticos
utilizando
otras
lm
y
decidimos
crear
distillable
que
es
el
el
framework
que
voy
a
enseñaros
un
poco
más
tarde
y
que
tenéis
que
utilizar
en
este
jacato
y
bueno
empezamos
a
desarrollar
distillable
y
también
queríamos
probar
otras
cosas
como
si
una
fase
si
una
segunda
fase
de
dpo
sobre
cfir
7b
beta
mejoraría
el
modelo
y
bueno
lo
que
nos
encontramos
o
lo
que
hicimos
al
final
fue
esto
volvemos
a
utilizar
ultra
feedback
para
utilizando
también
dpo
crear
notos
7b
uv1
a
partir
de
la
versión
cfir
7b
super
base
21
y
bueno
ahora
os
estábis
preguntando
que
qué
diferencia
hay
entre
notos
7b
uv1
y
cfir
7b
beta
porque
los
dos
utilizan
ultra
feedback
para
hacer
esta
fase
de
alineamiento
pues
la
diferencia
es
que
nosotros
cogimos
ultra
feedback
y
le
pusimos
una
una
tirita
porque
nos
encontramos
que
tenía
algún
fallito
y
como
nos
dimos
cuenta
de
estos
fallitos
bueno
pues
básicamente
subimos
el
data
sentí
ultra
feedback
a
argila
y
nos
dimos
cuenta
pues
que
había
algunas
puntuaciones
para
para
las
respuestas
que
se
habían
seleccionado
que
eran
muy
altas
sin
embargo
si
miramos
si
mirábamos
la
la
crítica
que
había
hecho
la
lm
que
también
había
sido
de
esa
nota
pues
no
tenía
sentido
no
tenía
sentido
porque
bueno
en
este
caso
por
ejemplo
cuál
es
un
animal
libro
o
bolígrafo
bolígrafo
es
un
animal
el
libro
es
un
animal
y
bueno
insisten
que
el
bolígrafo
es
un
animal
claramente
está
mal
está
fatal
de
hecho
pero
habis
aparecía
como
la
respuesta
elegida
y
con
muy
buena
nota
con
un
10
entonces
bueno
nos
dimos
cuenta
de
que
la
pipeline
que
habían
generado
bueno
que
habían
utilizado
el
grupo
de
investigación
que
creo
ultra
feedback
que
fue
open
bmv
pues
tenían
un
bug
en
el
cual
repitieron
bueno
había
2.000
filas
afectadas
por
este
bug
en
el
cual
básicamente
la
respuesta
elegida
era
muy
mala
pero
sin
embargo
se
la
había
puesto
una
escora
una
puntuación
de
10
entonces
bueno
utilizando
arreglando
esto
y
luego
también
también
nos
dimos
cuenta
de
que
bueno
en
ultra
feedback
por
cada
fila
se
y
por
cada
respuesta
no
se
estaba
generando
una
crítica
al
a
la
respuesta
a
la
cual
se
le
estaba
asignando
un
escore
entonces
por
ejemplo
en
el
trafico
si
para
una
respuesta
si
para
un
prom
teníamos
tres
respuestas
se
estaban
haciendo
tres
ricos
a
gpt4
con
cada
respuesta
y
se
le
estaba
preguntando
que
se
le
diera
darle
una
escora
esa
respuesta
y
bueno
y
una
y
una
explicación
detrás
de
esa
escora
y
luego
a
la
vez
también
se
había
hecho
más
o
menos
el
mismo
proceso
pero
si
teníamos
tres
respuestas
las
tres
respuestas
fueron
enviadas
en
el
mismo
en
la
misma
petición
a
a
pn
a
gpt4
para
que
más
o
menos
hiciera
lo
mismo
que
les
diera
un
escor
y
una
explicación
detrás
de
cada
escor
y
cuál
es
la
diferencia
diréis
entre
entre
estas
dos
maneras
de
bueno
de
obtener
más
o
menos
el
mismo
deitas
pues
que
en
uno
estamos
pasando
las
respuestas
todas
a
la
vez
entonces
esto
le
permite
a
la
lm
también
compararlas
y
y
también
determinar
cuál
es
mejor
que
la
otra
sin
embargo
en
esta
de
la
izquierda
como
ya
se
ha
comprobado
también
en
en
recientes
estudios
pues
las
lm
entre
ricos
no
son
las
puntaciones
que
dan
no
son
consistentes
entonces
bueno
nosotros
decidimos
crear
un
data
set
de
ultra
feedback
utilizando
estas
este
método
no
estas
escores
que
sehabían
generado
con
una
sola
petición
y
bueno
lo
que
conseguimos
básicamente
replicando
la
receta
que
compartieron
los
chicos
de
havin
face
que
por
cierto
muchas
gracias
porque
fue
muy
bueno
ayudado
muchísimo
y
y
bueno
y
también
hicieron
ver
que
dp
o
realmente
funcionaba
pues
básicamente
entrenamos
notos
7b
uv
1
que
superó
a
cfil
bueno
no
supera
cfil
en
en
mt
benz
que
es
un
un
benchmark
pero
sí
que
conseguí
acercarse
muchísimo
muchísimo
sin
embargo
en
alpac
a
val
val
consiguió
casi
un
punto
más
y
fue
incluso
mejor
que
clau
de
dos
que
es
un
modelo
que
seguramente
sea
bastante
más
grande
pero
no
sabemos
porque
es
privado
entonces
bueno
con
esto
espero
que
os
haya
servido
de
motivación
para
para
para
utilizar
herramientas
como
distilable
para
generar
datos
sintéticos
y
no
sólo
quedarse
ahí
sino
también
subir
esos
data
set
que
han
sido
generados
sintéticamente
a
una
plataforma
como
argila
y
evaluarlos
y
anotarlos
a
través
también
de
humanos
o
expertos
para
para
asegurarse
de
que
el
data
set
creado
es
es
bueno
y
con
el
que
vamos
a
entrenar
una
una
lm
entonces
bueno
ahora
voy
a
compartir
un
pequeño
notebook
que
he
creado
y
os
enseñaré
un
poquito
distilable
y
argila
y
cómo
crear
un
data
set
con
para
para
super
vais
fine
tuning
y
y
también
y
p
o
vale
pues
espero
que
podáis
podáis
estar
viendo
mi
pantalla
creo
que
sí
sino
decirme
lo
que
alguien
me
grite
por
favor
y
vale
pues
nada
en
este
en
este
notebook
lo
que
vamos
a
hacer
es
básicamente
cargar
un
un
data
set
en
este
caso
vamos
a
cargar
el
de
un
data
set
de
bueno
un
subset
de
de
la
wikipedia
no
de
artículos
en
español
y
lo
que
vamos
a
hacer
es
generar
un
un
data
set
para
super
vais
fine
tuning
y
más
tarde
un
data
set
para
para
dp
o
para
entrenar
una
para
alinear
una
lm
con
dp
o
entonces
bueno
básicamente
bueno
ahora
un
poquito
de
código
estándar
no
importamos
data
set
y
cargamos
el
data
set
del
havin
face
hub
en
este
caso
wikipedia
le
decimos
que
queremos
el
subset
de
español
y
bueno
el
data
set
de
la
wikipedia
es
bastante
grande
entonces
le
vamos
a
decir
que
que
no
lo
cargue
que
nos
lo
vaya
que
nos
lo
vaya
dando
poco
a
poco
desde
el
havin
face
hub
bueno
que
más
unas
funciones
vamos
a
crear
unas
funciones
no
que
permitan
filtrar
un
poquito
el
data
set
en
este
caso
no
me
interesan
los
artículos
que
son
de
desambiobación
son
estos
artículos
que
bueno
pues
una
palabra
puede
tener
varios
significados
no
varios
artículos
entonces
no
queremos
esos
esos
esos
artículos
los
vamos
a
filtrar
si
perdona
que
te
interrumpa
un
poquito
puedes
aumentar
y
así
lo
verán
mejor
sí
perfecto
vale
pues
continuó
y
bueno
luego
vamos
a
filtrar
artículos
en
los
artículos
no
queremos
mi
artículos
muy
cortos
ni
tampoco
muy
largos
y
nada
y
por
último
se
limpiar
un
poco
el
texto
eliminando
estas
cosas
que
suelen
estar
al
final
de
los
artículos
de
wikipedia
como
enlaces
externos
referencias
bibliografía
que
no
se
interesa
mucho
y
bueno
con
esta
función
vamos
a
ir
iterando
el
data
set
y
trayéndonos
filas
desde
el
havin
face
hub
para
construir
un
un
pequeño
subset
no
entonces
bueno
el
el
data
set
que
generamos
básicamente
va
a
tener
en
cuatro
columnas
el
id
del
artículo
la
url
y
el
título
y
el
contenido
del
artículo
vale
entonces
una
vez
que
tenemos
el
el
data
set
vamos
a
vamos
a
generar
un
un
data
set
a
partir
de
este
cortus
en
crudo
por
así
decirlo
que
hemos
traído
de
artículos
de
wikipedia
utilizando
una
cosilla
diferente
a
la
que
a
la
que
a
lo
otro
que
hemos
compartido
en
el
notebook
que
ya
compartimos
hace
unos
días
en
este
caso
vamos
a
utilizar
y
en
estruz
7b
que
es
una
lm
que
fue
recientemente
publicada
por
no
es
research
la
pasada
semana
y
bueno
me
ha
parecido
muy
interesante
no
porque
lo
que
nos
permite
esta
lm
es
generar
pares
de
instrucción
y
respuesta
pero
a
partir
de
de
una
fuente
que
nosotros
le
digamos
no
entonces
esto
está
muy
bien
porque
hay
otras
alternativas
para
generar
de
estos
estas
instrucciones
como
selfie
strut
pero
en
ese
caso
podemos
sufrir
los
efectos
algún
efecto
adverso
de
las
lm
como
las
alucinaciones
con
con
esteenfoque
de
pasarle
un
contexto
por
así
decirlo
bueno
es
un
contexto
podemos
evitar
más
las
alucinaciones
porque
la
esta
lm
para
lo
que
se
ha
entrenado
es
para
generar
una
instrucción
y
una
respuesta
a
partir
del
contexto
y
bueno
también
es
muy
interesante
porque
bueno
si
digamos
que
yo
que
sé
tu
empresa
o
tú
tienes
una
base
de
datos
bastante
grande
con
datos
en
español
pues
también
con
esta
manera
utilizando
esta
lm
puedes
generar
instrucciones
y
respuestas
para
luego
hacer
feint
y
un
de
de
otra
lm
que
tú
puedes
utilizar
ya
y
que
va
a
estar
entrenada
y
y
alineada
para
para
la
tarea
que
tú
quieres
desempeñar
entonces
bueno
también
me
viene
al
pelo
no
un
poco
lo
de
la
de
genestru
porque
genestru
ahora
mismo
no
está
integrada
en
distilable
pero
bueno
me
viene
bien
porque
así
también
os
puedo
explicar
un
poco
los
bloques
principales
de
distilable
y
cómo
podemos
implementar
estos
estos
bloques
para
para
hacer
una
cosa
un
poco
más
un
poco
más
custom
un
poco
más
personalizada
entonces
bueno
distilable
básicamente
tiene
dos
componentes
principales
no
que
son
una
lm
una
clase
lm
o
extracción
que
básicamente
es
la
que
se
encarga
de
nada
dado
dado
un
prom
pues
es
la
que
sabe
utilizar
la
lm
ya
sea
open
hay
un
modelo
o
pensar
como
lama
o
utilizando
otros
frameworks
como
vlm
o
lama
cpp
bueno
pues
sabe
utilizarlo
y
dado
un
prom
nos
va
a
dar
una
respuesta
y
luego
tenemos
otro
bloque
que
es
la
tarea
una
tarea
básicamente
define
lo
que
tiene
que
hacerle
el
el
y
cómo
cómo
hace
esto
cómo
lo
consigue
pues
básicamente
haciendo
prom
bien
y
en
el
y
la
tarea
define
un
un
bueno
un
molde
no
en
el
cual
dadas
unas
entradas
se
construye
este
prom
la
tarea
lo
construye
construye
el
prom
se
lo
pasa
a
la
lm
la
lm
devuelve
una
salida
y
esta
salida
generalmente
también
va
a
estar
estructurada
de
cierta
manera
por
la
cual
la
la
tarea
utilizando
técnicas
más
mondanas
o
normales
como
regular
expresión
expresión
es
regular
eso
simplemente
pues
eso
comprobar
si
si
empieza
con
o
cosas
así
más
normales
podemos
extraer
esa
información
vale
pues
entonces
lo
que
estáis
viendo
aquí
básicamente
es
la
implementación
que
he
hecho
para
de
una
tarea
para
para
que
funcione
con
genestruz
en
genestruz
espera
este
perdón
que
le
tengo
aquí
arriba
este
prom
entrada
en
el
cual
le
pasamos
un
título
como
podéis
ver
campeonato
mundial
de
oracesto
sub
22
masculino
de
1997
y
después
le
pasamos
el
contenido
del
artículo
en
este
caso
pues
nada
habla
sobre
el
campeonato
mundial
de
baloncesto
sub
22
masculino
del
año
97
en
el
cual
fue
fue
melburn
y
ganó
australia
puertorrico
por
desgracia
entonces
bueno
entonces
le
daremos
esto
como
como
entrada
la
lm
y
la
lm
nos
devolverá
algo
similar
a
esto
que
equipo
fue
campeón
mundial
de
baloncesto
sub
22
masculino
en
1997
lo
que
ha
hecho
la
lm
aquí
es
actuar
como
que
ella
es
el
usuario
no
y
lo
que
ha
hecho
es
generar
una
instrucción
generar
una
tarea
y
luego
si
si
vemos
a
continuación
nos
ha
devuelto
también
la
respuesta
es
a
pared
y
todo
esto
lo
ha
hecho
utilizando
la
información
de
contexto
que
nosotros
le
hemos
pasado
y
bueno
en
este
caso
es
como
muy
obvio
lo
que
ha
generado
porque
a
lo
mejor
el
artículo
tampoco
tenía
mucha
más
información
pero
si
el
artículo
es
largo
y
contiene
varios
puntos
o
varios
tópicos
pues
genera
cosas
más
más
complejas
digamos
entonces
nada
le
ha
preguntado
a
general
instrucción
de
que
quien
ganó
y
básicamente
ha
contestado
pues
que
ganó
australia
y
que
tuvo
lugar
en
melburna
y
todas
estas
cosas
que
hemos
visto
antes
vale
entonces
volvemos
a
la
implementación
de
la
tarea
perdón
una
tarea
en
distilable
básicamente
tiene
que
definir
cómo
generar
un
prom
en
este
caso
básicamente
hemos
definido
este
molde
no
que
tiene
síntasis
de
yinya
2
que
es
un
framework
para
para
construir
eso
templates
y
nada
lo
que
lo
que
va
a
recibir
son
las
columnas
que
tenemos
en
nuestro
de
hitas
que
hemos
creado
anteriormente
entonces
si
recordáis
teníamos
el
titulo
el
contenido
y
bueno
aquí
está
como
opcional
los
mensajes
queveremos
más
tarde
para
para
que
los
podemos
utilizar
cosas
importantes
una
tarea
también
tiene
que
definir
cuáles
son
las
entradas
que
necesita
el
título
el
contenido
de
los
mensajes
y
qué
es
lo
que
va
a
generar
en
este
caso
va
a
generar
una
una
conversación
que
básicamente
va
a
ser
una
una
lista
de
cadenas
de
texto
en
la
cual
los
índices
pares
serán
un
mensaje
de
un
usuario
los
los
impares
de
de
un
asistente
de
inteligencia
artificial
y
luego
lo
último
ya
es
definir
una
función
que
recibirá
la
salida
del
lm
y
que
será
capaz
de
de
eso
de
procesar
esta
salida
para
para
obtener
en
nuestro
caso
la
interacción
del
usuario
o
la
instrucción
que
ha
dado
el
usuario
que
en
este
caso
es
mentira
porque
es
el
lm
en
lo
que
está
generando
y
y
la
respuesta
que
ha
dado
el
asistente
entonces
de
esta
manera
lo
que
vamos
a
conseguir
es
utilizando
datos
que
ya
tenemos
que
sabemos
que
son
verdad
o
creemos
que
son
verdad
vamos
a
generar
instrucciones
y
y
respuestas
que
luego
podemos
utilizar
para
hacer
super
base
21
de
de
otra
lm
vale
en
este
caso
en
el
notebook
en
el
primer
notebook
que
os
compartimos
si
no
recuerdo
mal
se
utilizaba
los
infern
en
points
de
having
face
que
también
muchas
gracias
porque
para
esta
jacatón
bueno
nos
han
dado
el
pier
de
enterprise
en
la
organización
de
somos
en
el
ep
y
gracias
a
ello
podemos
utilizar
otras
lm
como
veremos
más
tarde
más
grandes
como
lama
2
de
70
billones
o
mixtral
no
confundir
con
mixtral
y
entonces
bueno
pues
muchas
gracias
también
pero
en
este
caso
y
de
manera
alternativa
pues
vamos
a
utilizar
vlm
que
básicamente
es
un
framework
para
la
inferencia
de
lm
y
bueno
en
inferencia
en
batch
ahora
mismo
es
es
la
más
rápida
es
el
framework
más
rápido
sin
sin
diferencia
al
menos
por
lo
que
yo
he
podido
probar
y
bueno
lo
que
vamos
a
hacer
es
cargar
y
en
estru
en
este
caso
lo
he
cuantizado
no
es
la
versión
original
esta
es
una
versión
cuantizada
que
he
creado
yo
de
ahí
utilizando
a
vdk
y
esto
es
porque
en
los
notebook
de
colap
gratis
tenemos
una
t4
y
el
modelo
original
no
entra
no
entra
una
t4
o
entra
muy
justo
y
en
cuenta
como
se
inferenciaba
nos
va
a
dar
un
error
entonces
con
a
vdk
si
que
funciona
bastante
bien
el
modelo
y
bueno
una
t4
da
de
sobra
para
hacerlo
entonces
genial
pero
bueno
si
tenéis
una
gpu
más
contáis
con
una
gpu
más
potente
con
más
vram
pues
os
recomiendo
que
utilicéis
directamente
el
original
que
es
no
result
y
barra
en
estru
7b
vale
pues
luego
como
he
dicho
antes
tenemos
la
task
y
tenemos
la
tarea
y
la
vlm
entonces
creamos
una
task
y
básicamente
como
system
prompt
que
no
es
un
system
prompt
como
tal
porque
lo
estamos
colocando
aquí
entre
medias
pero
es
un
poco
el
hack
que
he
hecho
para
poder
implementarlo
básicamente
le
estamos
diciendo
la
siguiente
interacción
es
entre
un
usuario
que
solo
sabe
español
tenemos
que
insistirle
un
poco
en
que
solo
sabe
español
y
que
el
asistente
también
es
solo
sabe
español
o
que
va
a
contestar
en
español
porque
si
no
nos
va
a
generar
texto
en
inglés
mistral
7b
que
es
el
modelo
pre
entrenado
por
el
cual
se
ha
hecho
y
del
cual
se
ha
hecho
fin
tuning
para
generar
y
en
estru
sí
que
funciona
bastante
bien
en
español
pero
sí
que
es
verdad
que
en
algunos
casos
bueno
como
ha
dicho
maría
pues
tiene
estas
respuestas
un
poco
de
español
muy
neutro
no
y
también
hay
veces
pues
que
no
nos
hace
caso
y
también
nos
va
nos
va
a
responder
en
inglés
entonces
bueno
es
importante
tener
una
fase
de
verificación
después
de
generar
data
set
como
veremos
después
y
vale
ahora
vamos
a
generar
a
crear
la
lm
en
la
básicamente
tenemos
esta
clase
de
vlm
en
distilable
que
es
un
un
wrapper
un
envoltorio
de
la
clase
original
de
de
el
vlm
entonces
le
pasamos
el
modelo
que
hemos
cargado
la
tarea
que
queremos
que
realice
y
también
le
decimos
pues
que
queremos
que
que
genere
512
nuevos
tokens
como
máximo
le
ponemos
una
temperatura
así
medio
medio
alta
no
porque
queremos
que
tenga
un
poco
de
variabilidad
en
las
respuestas
que
genera
y
luego
bueno
le
pasamos
un
prompt
en
facción
que
estotambién
es
un
poco
hack
que
he
tenido
que
hacer
el
implementación
para
que
funcione
así
que
nada
básicamente
la
función
recibe
el
prompt
y
devuelve
el
prompt
es
decir
no
hace
nada
de
expedición
vale
y
luego
lo
que
hacemos
es
instanciar
una
pipeline
una
pipeline
que
tiene
un
generador
que
en
este
caso
es
esta
lm
y
en
strut
con
la
tarea
de
y
en
strut
vale
y
bueno
entre
medias
nada
seleccionamos
unas
cuantas
columnas
del
data
set
que
hemos
cargado
y
nada
añadimos
una
columna
de
mensajes
en
este
caso
con
mensajes
vacíos
y
ya
veremos
después
por
qué
y
nada
creamos
esta
función
para
para
arrancar
la
generación
del
dataset
y
generamos
el
dataset
y
como
podéis
ver
aquí
pues
nada
distilado
el
comenzará
a
a
generar
datos
utilizando
la
lm
y
la
tarea
en
batch
porque
le
hemos
puesto
que
lo
haga
con
un
batch
de
tamaño
50
y
el
data
se
que
hemos
creado
tiene
más
o
menos
500
filas
pues
nada
en
10
batches
lo
tiene
y
esto
bueno
la
verdad
es
que
es
bastante
rápido
creo
que
hay
10
9
minutos
y
la
verdad
que
bueno
en
9
minutos
500
instrucciones
y
500
respuestas
está
bastante
bien
vale
entonces
el
dataset
que
nos
devuelve
la
pipeline
de
distilable
es
un
dataset
del
hub
por
lo
que
podemos
perfectamente
subirlo
al
hub
in
face
hub
y
nada
si
lo
subís
no
se
diréis
como
ha
dicho
María
de
documentarlo
todo
y
y
nada
y
antes
de
subirlo
también
comprobar
comprobar
lo
que
sé
lo
que
ha
generado
la
lm
y
bueno
para
ello
pues
lo
que
podemos
utilizar
es
argila
no
entonces
para
subir
el
dataset
que
hemos
generado
vamos
a
tener
que
hacer
un
poquito
de
post
procesamiento
en
este
caso
nada
vamos
a
decirle
que
la
columna
de
conversación
que
es
la
que
generaba
la
tarea
de
y
en
estru
nos
la
ponga
en
un
formato
de
lista
no
en
la
cual
tenemos
diccionarios
y
el
diccionario
básicamente
contiene
una
clave
que
es
rol
que
es
usuario
y
o
asistente
y
un
mensaje
que
es
el
mensaje
no
vale
entonces
con
esto
ya
lo
que
podemos
hacer
es
subirlo
a
argila
vale
cómo
desplega
más
argila
pues
la
solución
más
fácil
para
desplegar
argila
es
venirse
aquí
al
hub
en
face
hub
venir
aquí
le
dais
a
nuevo
espacio
y
en
docker
aquí
le
dais
a
argila
y
con
esto
nada
en
dos
minutillos
tenéis
un
un
espacio
de
hub
in
face
hub
con
argila
desplegado
que
podéis
utilizar
continuó
vale
bueno
importamos
argila
y
nos
conectamos
al
espacio
que
hemos
creado
y
luego
bueno
hacemos
un
poquito
de
esto
también
básicamente
es
una
función
para
para
formatear
los
mensajes
que
nos
ha
dado
la
lm
como
si
fuese
un
chat
algo
así
como
lo
que
tienen
en
el
hub
in
face
chat
y
hoy
y
nada
creamos
un
dataset
de
de
argila
que
básicamente
pues
va
a
tener
en
tres
campos
de
texto
el
título
y
el
contenido
que
es
lo
que
hemos
la
lm
ha
utilizado
como
contesta
para
generar
las
instrucciones
y
las
respuestas
y
y
bueno
la
conversación
que
se
ha
generado
y
luego
vamos
a
definir
unas
unas
preguntas
para
darle
una
puntuación
a
la
conversación
generada
y
también
le
vamos
a
vamos
a
preguntar
al
al
humano
no
que
si
que
si
la
que
se
ha
utilizado
la
lm
ha
utilizado
la
información
de
contexto
para
para
la
conversación
generada
porque
puede
ser
que
no
la
haya
utilizado
y
en
ese
caso
puede
haber
cometido
errores
entonces
bueno
podemos
luego
filtrar
también
estas
filas
entonces
bueno
esto
es
un
poco
código
repetitivo
para
subir
el
el
dataset
de
argila
y
y
crearlo
y
bueno
básicamente
lo
que
hacemos
es
un
puesto
de
argila
y
si
venimos
aquí
tenemos
el
el
dataset
que
nos
ha
generado
no
tenemos
el
título
el
contenido
del
artículo
y
tenemos
también
lo
que
nos
ha
generado
la
lm
en
este
caso
bueno
la
interacción
que
hice
el
usuario
no
se
pronunció
este
nombre
así
que
me
vais
a
ordenar
compití
la
década
de
1960
ganó
una
medalla
de
bronce
la
competición
individual
colina
grande
que
medalla
ganó
que
yo
no
se
pronunció
y
bueno
la
lm
nos
ha
contestado
pues
ganó
una
medalla
de
bronce
la
competición
individual
de
colina
grande
y
como
podéis
ver
pues
ha
generado
un
poco
de
texto
en
inglés
no
entonces
es
por
eso
que
también
es
muy
importante
que
no
confíeis
en
lo
que
esciegamente
lo
que
ha
generado
la
lm
y
que
subáis
las
cosas
también
argila
para
para
revisarlas
manualmente
o
utilizando
otras
heurísticas
para
detectarse
y
texto
en
inglés
o
bueno
otras
alternativas
entonces
bueno
esto
le
vamos
a
poner
que
una
puntuación
de
está
medio
bien
pero
claro
luego
ha
puesto
el
inglés
entonces
le
vas
a
poner
un
casi
aprobado
o
suspensos
total
la
verdad
no
queramos
inglés
y
bueno
sí
que
parece
que
ha
utilizado
la
información
de
contexto
no
entonces
la
decimos
que
sí
y
nada
y
enviamos
esta
información
para
luego
es
que
alguien
la
procese
y
utilizando
la
etiqueta
lo
que
ha
hecho
el
humano
construir
un
data
set
una
segunda
versión
del
de
y
ta
set
ya
más
como
se
suele
decir
en
inglés
con
golden
labels
es
decir
con
labels
que
ya
son
se
saben
ciertamente
pues
que
está
que
está
bien
vale
entonces
me
quedan
cinco
minutos
así
que
me
voy
a
dar
pricita
vale
como
se
he
dicho
antes
por
ahí
en
el
data
set
del
principio
teníamos
una
columna
mensajes
no
que
al
principio
estaba
vacía
y
porque
estaba
vacía
bueno
pues
la
idea
que
os
doy
también
para
para
este
hackath
es
que
podéis
ejecutar
una
segunda
iteración
o
incluso
una
tercera
iteración
utilizando
este
modelo
para
para
generar
eso
conversaciones
más
largas
y
también
pues
entrenar
una
ila
m
que
sea
también
mejor
en
español
que
sea
mejor
para
para
chat
no
que
no
sea
sólo
te
dé
una
instrucción
me
das
una
respuesta
y
a
partir
de
ahí
ya
todo
mal
no
que
sea
que
tengamos
datos
con
varias
e
bueno
varias
interacciones
de
chat
y
y
poder
reentren
una
lm
en
español
eso
que
sea
mejor
para
chat
entonces
bueno
lo
que
hemos
hecho
aquí
un
poco
más
arriba
es
generar
este
data
set
iteración
1
y
esto
si
venimos
aquí
y
hacemos
mesa
y
0
pues
como
podemos
ver
tiene
el
mensaje
del
usuario
y
el
mensaje
bueno
la
instrucción
del
usuario
y
y
la
respuesta
del
asistente
entonces
lo
que
vamos
a
hacer
ahora
o
lo
que
va
a
hacer
la
tarea
de
genestru
task
es
que
va
a
incluir
también
esta
información
entonces
lo
que
va
a
hacer
el
lm
ya
es
generar
una
instrucción
o
una
una
instrucción
del
usuario
y
una
respuesta
del
usuario
pero
ya
para
un
segundo
turno
entonces
bueno
básicamente
volvemos
a
ejecutar
esto
que
va
a
hacer
lo
mismo
que
arriba
y
si
venimos
a
la
tarea
aquí
porque
también
hemos
subido
a
la
tenemos
una
segunda
iteración
en
la
que
ya
tenemos
como
podéis
ver
pues
es
un
segundo
turno
vale
entonces
pues
de
esa
idea
por
si
la
queréis
utilizar
y
compartir
el
notebook
también
y
bueno
muy
rápidamente
voy
a
contarla
del
dp
que
no
me
quiero
meter
en
la
en
la
charla
de
mano
vale
dp
ahora
no
recordemos
que
es
este
de
tasset
que
básicamente
tenemos
una
instrucción
preguntamos
a
una
lm
varias
veces
o
a
distintas
lm
que
nos
genera
una
respuesta
y
etiquetamos
cuál
es
la
mejor
y
con
estas
datos
de
preferencia
entrenamos
otra
lm
para
que
se
alinea
se
alinea
eso
entonces
bueno
muy
rápidamente
vale
lo
que
voy
a
hacer
dime
tranqui
no
pides
o
sea
mejor
que
lo
expliques
bien
y
empezamos
unos
minutos
más
tarde
el
de
mano
yo
creo
porque
casi
todo
el
mundo
que
vaya
el
de
mano
está
aquí
ahora
o
sea
que
vale
vale
perfecto
entonces
o
sea
no
te
prisa
pero
tampoco
te
saltes
cosas
importantes
no
te
preocupes
vale
gracias
nada
pues
lo
que
vamos
a
hacer
es
un
primer
paso
para
llamar
a
la
pipeline
de
distilable
es
exactamente
igual
que
la
de
arriba
lo
que
pasa
es
que
esta
vez
le
vamos
a
decir
que
genere
que
para
una
instrucción
genere
bueno
que
para
una
instrucción
que
para
una
fila
genere
otras
tres
filas
por
así
decirlo
no
entonces
lo
que
vamos
a
conseguir
es
varias
instrucciones
y
varias
varias
respuestas
y
luego
lo
que
vamos
a
hacer
en
una
segunda
fase
es
crear
una
tarea
de
ultra
feedback
no
que
es
básicamente
la
la
tarea
o
el
template
o
el
prompt
template
que
utilizaron
la
gente
de
opn
bmb
para
utilizar
chag
ppt
para
para
eso
para
etiquetar
dada
una
una
instrucción
de
entrada
y
varias
respuestas
pues
lo
que
la
lm
va
a
hacer
con
esta
tarea
es
decir
cuál
es
la
mejor
de
las
tres
respuestas
para
esa
instrucción
y
también
nos
va
adar
un
una
explicación
entonces
nada
vamos
a
generar
las
respuestas
como
hemos
hecho
arriba
para
el
data
set
de
super
by
fine
tuning
y
después
vamos
a
hacer
un
poco
de
formateo
de
la
salida
para
que
la
podamos
dar
a
otra
feedback
porque
requiere
las
columnas
de
input
y
generación
en
el
data
set
de
entrada
como
podéis
ver
aquí
entonces
input
por
ejemplo
a
cero
esta
es
una
instrucción
y
luego
si
me
vengo
y
imprimo
en
erasión
0
pero
en
erasión
0
tengo
la
primera
respuesta
que
se
ha
dado
para
esta
instrucción
si
le
doy
el
uno
tengo
la
la
segunda
que
se
ha
dado
y
si
le
pongo
el
dos
pues
tengo
la
tercera
respuesta
que
se
ha
dado
para
esta
instrucción
vale
entonces
para
utilizar
model
tareas
como
ultra
feedback
si
que
os
recomiendo
de
utilizar
modelos
que
sean
más
grandes
no
que
tengan
un
poquito
más
de
de
lugar
o
de
o
que
hayan
aprendido
más
cosas
y
que
puedan
hacer
esta
tarea
con
más
facilidad
entonces
en
este
caso
sí
que
decide
utilizar
los
infren
en
points
de
haguin
facebook
y
le
estoy
diciendo
que
utilice
mixtral
que
es
un
modelo
también
de
mixtral
pero
un
poquito
más
potente
y
grande
para
hacer
este
etiquetado
con
otra
feedback
y
nada
eso
os
recuerdo
que
tenéis
que
estar
en
la
organización
de
somos
en
el
depen
haguin
facebook
para
poder
utilizar
este
modelo
de
manera
gratuita
y
nada
si
estáis
dentro
pues
veréis
este
mensaje
de
usings
server
les
infern
en
point
lo
que
significa
que
todo
ok
vale
entonces
ejecutamos
la
pipeline
utilizando
esta
lm
como
etiquetador
y
generamos
el
data
set
para
depio
vale
en
este
caso
como
la
tarea
está
bien
integrada
en
distilable
bueno
podemos
empujar
el
data
set
al
haguin
facebook
y
también
la
podemos
subir
a
argila
de
manera
automática
y
lo
bueno
de
esto
es
que
este
método
va
a
generar
también
metadatos
de
manera
automática
y
también
vectores
que
podéis
utilizar
para
para
hacer
búsqueda
por
similaridad
en
la
interfaz
de
argila
entonces
nada
volvemos
a
subir
el
data
set
a
argila
y
si
volvemos
aquí
y
venimos
aquí
pues
nada
tenemos
un
data
set
un
poco
más
distinto
en
el
que
tenemos
un
campo
que
es
el
input
donde
está
la
isla
de
man
on
y
y
tres
generaciones
y
bueno
y
como
podéis
ver
aquí
tenemos
unas
cuantas
preguntas
que
las
podrías
haber
puesto
en
español
pero
claro
es
que
se
ha
generado
automáticamente
y
y
bueno
aunque
los
podemos
cambiar
podéis
venir
aquí
y
en
cuestiones
ponerle
en
español
no
lo
voy
a
hacer
ahora
que
si
no
no
era
tiempo
pero
bueno
básicamente
mixtral
lo
que
ha
hecho
es
coger
la
instrucción
y
las
generaciones
y
les
ha
puesto
un
score
una
puntuación
y
nosotros
utilizando
la
característica
que
tiene
argila
para
para
añadir
sugerencias
pues
hemos
autorrellenado
estas
preguntas
que
tenemos
aquí
a
la
derecha
entonces
cuál
es
la
puntuación
que
se
ha
dado
la
generación
1
3
cuál
es
la
que
se
ha
dado
a
la
generación
2
5
y
cuál
es
la
que
se
ha
dado
la
generación
3
4
aún
así
podemos
leerlo
y
comprobar
que
esto
está
bien
si
vemos
que
no
está
mal
o
que
está
mal
y
que
eso
que
la
etiqueta
normal
pues
podemos
venir
aquí
y
ponerlo
en
2
en
este
caso
vamos
a
dejarle
el
5
lo
que
significa
que
esta
generación
2
sería
la
respuesta
elegida
para
esta
instrucción
y
luego
podemos
bien
o
elegir
esta
generación
1
o
generación
3
como
la
respuesta
rechazada
y
nada
aquí
también
tenemos
cuál
es
la
la
explicación
del
de
la
puntuación
que
ha
dado
la
lm
entonces
bueno
podemos
pasar
y
nada
ir
etiquetando
y
reisando
lo
que
las
bueno
el
etiquetado
automático
que
ha
hecho
un
mixtral
vale
entonces
luego
cosas
más
interesantes
a
lo
mejor
queréis
encontrar
instrucciones
que
sean
similar
a
esta
pues
lo
que
podéis
hacer
es
clicar
aquí
en
o
a
las
generaciones
porque
bueno
a
lo
mejor
una
generación
ha
sido
muy
mala
y
muy
característica
entonces
podemos
buscar
generaciones
similares
a
eso
pero
en
este
caso
vamos
a
buscar
filas
similares
al
input
entonces
distilé
y
vola
automáticamente
cuando
hemos
hecho
la
lectura
gila
ha
generado
también
unos
vectores
para
hacer
búsqueda
por
similaridad
y
ahora
pues
desde
la
yuai
podemos
hacer
esto
no
fine
y
nosva
a
encontrar
uno
que
sea
similar
en
este
caso
pues
el
modelo
que
habrá
utilizado
es
en
inglés
entonces
la
gente
el
vector
que
ha
generado
no
es
muy
bueno
y
nos
está
diciendo
que
esto
es
un
85
por
ciento
similar
pero
bueno
entre
comillas
y
bueno
luego
que
más
podemos
hacer
para
filtrar
rápidamente
o
para
buscar
récords
en
argila
podemos
utilizar
los
filtros
y
por
ejemplo
queremos
ver
las
generaciones
bueno
las
instrucciones
más
largas
por
venimos
aquí
le
decimos
filtrame
las
que
las
que
tengan
entre
389
493
caracteres
y
ya
de
esta
manera
nos
las
va
a
filtrar
y
vamos
a
poder
ver
las
las
instrucciones
más
largas
que
más
bueno
también
lo
mismo
para
la
longitud
de
las
generaciones
y
bueno
también
una
vez
que
hemos
etiquetado
también
podemos
ver
podemos
filtrar
por
la
por
la
puntuación
que
hemos
dado
por
ejemplo
en
este
caso
no
hemos
dado
ninguno
entonces
no
hay
y
luego
también
podemos
filtrar
por
las
sugerencias
de
mixtral
por
ejemplo
podemos
decirle
pues
el
escore
esto
está
regular
e
dame
las
que
tienen
nada
un
escor
entre
0
y
y
0
69
vale
entonces
nada
aquí
más
o
menos
bueno
más
o
menos
acabo
y
nada
espero
que
que
os
haya
sido
de
ayuda
y
y
por
la
disfrenal
pues
nada
muchísimos
datos
en
español
para
entrenar
el
lm
es
que
nos
hacen
falta
sin
totalmente
nos
hacen
falta
muchas
gracias
a
abril
la
verdad
súper
súper
completo
el
taller
también
con
muchísimas
gestiones
y
tal
motivando
obviamente
con
nuestro
caso
de
éxito
que
fue
notus
y
después
el
el
notebook
lo
tiene
todo
el
mundo
a
que
después
me
lo
pasa
si
es
igual
repó
lo
comparto
en
discord
lo
subo
a
la
página
web
así
cada
persona
como
lo
que
estáis
buscando
o
sea
utilizando
como
como
sitio
de
referencia
para
encontrar
la
información
del
jacatón
lo
tendréis
ahí
no
sé
si
hay
alguna
pregunta
así
un
poco
rapidita
y
si
no
igualmente
deciros
que
el
equipo
de
argila
bueno
como
todos
los
años
son
súper
simpáticos
o
sea
que
están
en
discord
y
también
os
podemos
o
sea
les
podemos
reenviar
un
par
de
preguntas
si
tenéis
por
ahí
vale
te
voy
a
hacer
una
porque
lleva
ahí
mucho
rato
entonces
creo
que
se
lo
merece
dicen
aún
modra
pre
entrenado
se
le
puede
agregar
nuevo
conocimiento
que
no
haya
estado
en
el
corpus
inicial
yo
creo
que
además
es
bueno
es
decir
un
proceso
no
es
vervisático
y
propósito
no
sea
cual
instrucción
pues
esta
es
muy
buena
pregunta
y
de
hecho
bueno
gente
del
del
barcelona
super
compitio
en
center
ya
ya
hicieron
esto
y
sacaron
águila
7b
que
básicamente
pues
es
una
continuación
del
pre
entrenamiento
de
falcon
7
y
entonces
sí
que
es
algo
que
no
es
sencillo
de
hacer
no
tiene
cierta
complejidad
y
bueno
una
de
las
primeras
cosas
que
hay
que
hacer
también
no
es
cambiar
el
el
toquenizador
no
que
es
la
pieza
que
dado
unos
unas
palabras
no
nos
las
transforma
en
una
en
bueno
primero
nos
los
nos
corta
las
palabras
en
trocitos
no
nos
transforma
en
tokens
y
esas
tokens
les
asigna
un
idea
y
porque
es
importante
primero
cambiar
el
toquenizador
para
tener
uno
que
sea
más
especializada
de
español
porque
los
que
están
entrenados
con
datos
sobre
todo
del
inglés
bueno
pues
las
palabras
en
español
las
dividen
en
en
más
trocitos
no
entonces
al
final
es
peor
entonces
bueno
lo
que
hicieron
este
grupo
del
bsc
es
eso
cambiar
el
toquenizador
para
entrenar
uno
que
fuera
con
datos
primariamente
del
español
y
del
catalán
y
continúa
el
pre
entrenamiento
de
falcon
7
y
sí
que
consiguieron
resultados
bastante
buenas
pero
repito
es
un
proceso
complejo
y
que
también
requiere
pues
tener
muchas
gps
como
tienen
en
el
bar
de
la
súper
computing
si
de
hecho
estaba
creando
ahí
una
una
colección
de
modelos
que
tenemos
así
pre
entrenados
y
también
es
de
para
instrucciones
en
español
que
acabo
de
compartir
así
que
bueno
ahí
más
pero
muy
bien
la
respuesta
y
otra
pregunta
que
vamos
a
hacer
es
que
es
más
de
argila
si
es
una
forma
de
cambiar
la
respuesta
dentro
de
la
plataforma
si
yo
en
este
caso
no
he
creado
una
pregunta
de
texto
pero
tú
en
tu
data
set
puedes
crear
una
pregunta
de
texto
que
sea
por
ejemplo
si
está
malla
respuesta
que
ha
dado
la
lm
corrígela
y
la
y
la
puede
lo
que
puedes
hacer
es
bien
copiar
la
respuesta
modificar
las
partes
que
que
están
malos
reescribirla
completamente
que
es
de
hecho
lo
que
estamos
haciendo
en
el
en
la
otra
parte
de
jacatón
para
para
esa
para
traducir
mejor
los
los
datos
que
hay
para
para
hacer
pens
marquín
del
elense
al
español
tal
cual
lo
dejo
aquí
o
sea
podéis
entrar
en
hf.co
o
sea
la
hainfase
vale
la
organización
de
somos
en
el
epe
y
está
ahí
el
espéis
y
efectivamente
es
lo
que
dice
gavriel
en
plan
ahí
si
está
mal
traducido
si
nos
ha
traducido
para
nada
o
lo
que
sea
podéis
sobre
escribir
digamos
mejorar
la
la
traducción
entonces
sí
que
se
puede
genial
pues
hasta
aquí
muchísimas
gracias
gavriel
creo
que
le
ha
encantado
a
todo
el
mundo
se
ha
quedado
todo
el
mundo
hasta
el
final
cosa
que
siempre
es
buena
señal
o
sea
que
muchísimas
gracias
y
ya
estará
próxima
gracias
a
vosotros
a
lo
mejor